白内障人工智能辅助诊断系统在社区筛查中的应用效果

目的:评估白内障人工智能辅助诊断系统在社区筛查中的应用效果。方法:采用前瞻性观察性研究方法对白内障人工辅助诊断系统的应用效果进行分析,结合远程医疗的模式,由社区卫生人员对居民进行病史采集、视力检查和裂隙灯眼前节检查等,将数据上传至云平台,由白内障人工智能辅助诊断系统和人类医生依次进行白内障评估。结果:受检人群中男性所占比例为35.7%,年龄中位数为66岁,裂隙灯眼前节照片有98.7%的图像质量合格。该白内障人工智能辅助诊断系统在外部验证集中检出重度白内障的曲线下面积为0.915。在人类医生建议转诊的病例中,有80.3%也由人工智能系统给出了相同的建议。结论:该白内障人工智能辅助诊断系统在白内障社区筛查的应用中具有较好的可行性和准确性,为开展社区筛查疾病提供了参考依据。

精简眼科手术前常规检查:大数据时代的契机和挑战

手术前常规检查在临床诊疗中被广泛应用,但在一些低风险择期手术前对患者进行常规检查,对提高医疗质量并无帮助,反而降低了医疗效率,增加了医疗费用。为提高效率,一些地区、机构和专家学者陆续通过宣传教育、发表共识、制定指南等方式控制无指征术前常规检查,但效果仍依赖于执业者的重视程度和专业水平。大数据机器学习方法以其标准化、自动化的特点为解决这一问题提供了新的思路。在回顾已有研究的基础上,我们抽取2017至2019年在中山大学中山眼科中心进行眼科手术的3.4万名患者的病史和体格检查资料大数据,涵盖年龄、性别等口学信息,诊断、既往疾病等病史信息,视功能、入院时身体质量指数(BMI)等体格检查信息。并以此为基础使用机器学习方法预测术前胸部X线检查是否存在异常,受试者操作特性曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)曲线下面积达到0.864,预测准确率可达到81.2%,对大数据机器学习精简术前常规检查的新方式进行了先期探索。

医学人工智能通识课程的效果评估

目的:分析医学人工智能通识课程“眼科人工智能的研发与应用”的开展效果,为相关医学人工智能通识课程的开展提供参考和借鉴。方法:纵向观察性研究。观察分析2020年秋季学期眼科人工智能的研发与应用通识课程学生人群,课程考核结果以及学生对课程的整体评价。结果:共有118名本科生同学参与了课程学习。其中大部分为低年级临床医学专业本科生。期中考核得分为77.21±10.07,有56位同学(47.46%)达到80分以上。期末考核得分为82.24±6.77,有91位同学(77.12%)达到80分以上。同学对课程的评分为98.76±3.55,超过90%的同学表示课程备课认真、授课条理清晰、表达准确。结论:本课程的顺利进展证明医学人工智能联合教学模式的可行性,理论和实践穿插的教学设置帮助同学们更好地掌握知识技术,完成教学目标。

人工智能在眼病筛查和诊断中的研究进展

近年来随着人口老龄化的发展、人群用眼方式的改变,现有的眼科医疗资源正越来越难以满足日渐增长的医疗需求,亟需新型的诊疗模式予以补足。眼科人工智能作为眼科领域的新兴元素,在眼病的筛查诊断中发展迅速,主要表现为“眼部图像数据+人工智能”的模式。近年来,随着该模式在白内障、青光眼、糖尿病性视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)等常见病中研究的深入,相关技术日渐成熟,表现出了较大的应用优势与应用前景,部分技术甚至成功转化并被逐渐应用于临床。眼科诊疗向智慧医学模式的过渡,有望缓解日益增长的医疗需求与紧缺的医疗资源之间的矛盾,从而提高整体的医疗服务水平。

眼部相关全身疾病的人工智能诊断

全身疾病通过一定途径累及眼球,产生眼部病变,这些眼部病变的严重程度与全身疾病的进展密切相关。人工智能(artificial intelligence,AI)通过识别眼部病变,可以实现对全身疾病的评估,从而实现全身疾病早期诊断。检测巩膜黄染程度可评估黄疸;检测眼球后动脉血流动力学可评估肝硬化;检测视盘水肿,黄斑变性可评估慢性肾病(chronic kidney disease,CKD)进展;检测眼底血管损伤可评估糖尿病、高血压、动脉粥样硬化。临床医生可以通过眼部影像评估全身疾病的风险,其准确度依赖于临床医生的经验水平,而AI识别眼部病变评估全身疾病的准确度可与临床医生相媲美,在联合多种检测指标后,AI模型的特异性与敏感度均可得到显著提升,因此,充分利用AI可实现全身疾病的早诊早治。

运用生物组学技术进行再生医学研究的方法及进展

由于疾病、损伤造成的组织和器官缺损以及移植手术所需供体组织和器官的缺乏,人们越来越希望能通过建立身体自身的再生能力来恢复或重建正常的身体机能,于是再生医学迅速兴起并成为研究热点.组织、器官的再生是一个涉及多层次结构并需要多种因素相互作用的复杂过程,因而基于生物分子群组的生物组学技术在再生医学研究中较传统生物分子技术具有明显优势,已成为再生医学研究的重要工具.通过回顾总结近年运用生物组学技术进行再生医学研究的方法及成果,分析了运用生物组学进行再生医学研究的优势并提出展望.